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技术| Python的从零开始系列连载(三十)

首先,糗事百科大家都听说过吧?糗友们发的搞笑的段子一抓一大把,这次我们尝试一下用爬虫把他们抓取下来。 友情提示 糗事百科在前一段时间进行了改版,导致之前的代码没法用了,会导致无法输出和CPU占用过高的情况,是因为正则表达式没有匹配到的缘故。 现在,博主已经对程序进行了重新修改,代码亲测可用,包括截图和说明,之前一直在忙所以没有及时更新,望大家海涵! 糗事百科又又又又改版了,博主已经没心再去一次次匹配它了,如果大家遇到长时间运行不出结果也不报错的情况,请大家参考最新的评论,热心小伙伴提供的正则来修改下吧~ 本篇目标 1.抓取糗事百科热门段子 2.过滤带有图片的段子 3.实现每按一次回车显示一个段子的发布时间,发布人,段子内容,点赞数。 糗事百科是不需要登录的,所以也没必要用到Cookie,另外糗事百科有的段子是附图的,我们把图抓下来图片不便于显示,那么我们就尝试过滤掉有图的段子吧。 好,现在我们尝试抓取一下糗事百科的热门段子吧,每按下一次回车我们显示一个段子。 1.确定URL并抓取页面代码 首先我们确定好页面的URL是 http://www.qiushibaike.com/hot/page/1,其中最后一个数字1代表页数,我们可以传入不同的值来获得某一页的段子内容。 我们初步构建如下的代码来打印页面代码内容试试看,先构造最基本的页面抓取方式,看看会不会成功 # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 page = 1 url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) try: request = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"code"): print e.code if hasattr(e,"reason"): print e.reason 运行程序,哦不,它竟然报错了,真是时运不济,命途多舛啊 line 373, in _read_status raise BadStatusLine(line) httplib.BadStatusLine: '' 好吧,应该是headers验证的问题,我们加上一个headers验证试试看吧,将代码修改如下 # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 page = 1 url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' headers = { 'User-Agent' : user_agent } try: request = urllib2.Request(url,headers = headers) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"code"): print e.code if hasattr(e,"reason"): print e.reason 嘿嘿,这次运行终于正常了,打印出了第一页的HTML代码,大家可以运行下代码试试看。在这里运行结果太长就不贴了。 2.提取某一页的所有段子 好,获取了HTML代码之后,我们开始分析怎样获取某一页的所有段子。 首先我们审查元素看一下,按浏览器的F12,截图如下 我们可以看到,每一个段子都是<div class=”article block untagged mb15″ id=”…”>…</div>包裹的内容。 现在我们想获取发布人,发布日期,段子内容,以及点赞的个数。不过另外注意的是,段子有些是带图片的,如果我们想在控制台显示图片是不现实的,所以我们直接把带有图片的段子给它剔除掉,只保存仅含文本的段子。 所以我们加入如下正则表达式来匹配一下,用到的方法是 re.findall 是找寻所有匹配的内容。方法的用法详情可以看前面说的正则表达式的介绍。 好,我们的正则表达式匹配语句书写如下,在原来的基础上追加如下代码 content = response.read().decode('utf-8') pattern = re.compile('<div.*?author">.*?<a.*?<img.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?'+ 'content">(.*?)<!--(.*?)-->.*?</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S) items = re.findall(pattern,content) for item in items: print item[0],item[1],item[2],item[3],item[4] 现在正则表达式在这里稍作说明 1).*? 是一个固定的搭配,.和*代表可以匹配任意无限多个字符,加上?表示使用非贪婪模式进行匹配,也就是我们会尽可能短地做匹配,以后我们还会大量用到 .*? 的搭配。 2)(.*?)代表一个分组,在这个正则表达式中我们匹配了五个分组,在后面的遍历item中,item[0]就代表第一个(.*?)所指代的内容,item[1]就代表第二个(.*?)所指代的内容,以此类推。 3)re.S 标志代表在匹配时为点任意匹配模式,点 . 也可以代表换行符。 这样我们就获取了发布人,发布时间,发布内容,附加图片以及点赞数。 在这里注意一下,我们要获取的内容如果是带有图片,直接输出出来比较繁琐,所以这里我们只获取不带图片的段子就好了。 所以,在这里我们就需要对带图片的段子进行过滤。 我们可以发现,带有图片的段子会带有类似下面的代码,而不带图片的则没有,所以,我们的正则表达式的item[3]就是获取了下面的内容,如果不带图片,item[3]获取的内容便是空。 <div class="thumb"> <a href="/article/112061287?list=hot&amp;s=4794990" target="_blank"> <img src="http://pic.qiushibaike.com/system/pictures/11206/112061287/medium/app112061287.jpg" alt="但他们依然乐观"> </a> </div> 所以我们只需要判断item[3]中是否含有img标签就可以了。 好,我们再把上述代码中的for循环改为下面的样子 for item in items: haveImg = re.search("img",item[3]) if not haveImg: print item[0],item[1],item[2],item[4] 现在,整体的代码如下 # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 import re page = 1 url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' headers = { 'User-Agent' : user_agent } try: request = urllib2.Request(url,headers = headers) response = urllib2.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') pattern = re.compile('<div.*?author">.*?<a.*?<img.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?'+ 'content">(.*?)<!--(.*?)-->.*?</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S) items = re.findall(pattern,content) for item in items: haveImg = re.search("img",item[3]) if not haveImg: print item[0],item[1],item[2],item[4] except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"code"): print e.code if hasattr(e,"reason"): print e.reason 运行一下看下效果 恩,带有图片的段子已经被剔除啦。是不是很开森? 3.完善交互,设计面向对象模式 好啦,现在最核心的部分我们已经完成啦,剩下的就是修一下边边角角的东西,我们想达到的目的是: 按下回车,读取一个段子,显示出段子的发布人,发布日期,内容以及点赞个数。 另外我们需要设计面向对象模式,引入类和方法,将代码做一下优化和封装,最后,我们的代码如下所示 __author__ = 'CQC' # -*- coding:utf-8 -*- import urllib import urllib2 import re import thread import time #糗事百科爬虫类 class QSBK: #初始化方法,定义一些变量 def __init__(self): self.pageIndex = 1 self.user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' #初始化headers self.headers = { 'User-Agent' : self.user_agent } #存放段子的变量,每一个元素是每一页的段子们 self.stories = [] #存放程序是否继续运行的变量 self.enable = False #传入某一页的索引获得页面代码 def getPage(self,pageIndex): try: url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(pageIndex) #构建请求的request request = urllib2.Request(url,headers = self.headers) #利用urlopen获取页面代码 response = urllib2.urlopen(request) #将页面转化为UTF-8编码 pageCode = response.read().decode('utf-8') return pageCode except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,"reason"): print u"连接糗事百科失败,错误原因",e.reason return None #传入某一页代码,返回本页不带图片的段子列表 def getPageItems(self,pageIndex): pageCode = self.getPage(pageIndex) if not pageCode: print "页面加载失败...." return None pattern = re.compile('<div.*?author">.*?<a.*?<img.*?>(.*?)</a>.*?<div.*?'+ 'content">(.*?)<!--(.*?)-->.*?</div>(.*?)<div class="stats.*?class="number">(.*?)</i>',re.S) items = re.findall(pattern,pageCode) #用来存储每页的段子们 pageStories = [] #遍历正则表达式匹配的信息 for item in items: #是否含有图片 haveImg = re.search("img",item[3]) #如果不含有图片,把它加入list中 if not haveImg: replaceBR = re.compile('<br/>') text = re.sub(replaceBR,"\n",item[1]) #item[0]是一个段子的发布者,item[1]是内容,item[2]是发布时间,item[4]是点赞数 pageStories.append([item[0].strip(),text.strip(),item[2].strip(),item[4].strip()]) return pageStories #加载并提取页面的内容,加入到列表中 def loadPage(self): #如果当前未看的页数少于2页,则加载新一页 if self.enable == True: if len(self.stories) < 2: #获取新一页 pageStories = self.getPageItems(self.pageIndex) #将该页的段子存放到全局list中 if pageStories: self.stories.append(pageStories) #获取完之后页码索引加一,表示下次读取下一页 self.pageIndex += 1 #调用该方法,每次敲回车打印输出一个段子 def getOneStory(self,pageStories,page): #遍历一页的段子 for story in pageStories: #等待用户输入 input = raw_input() #每当输入回车一次,判断一下是否要加载新页面 self.loadPage() #如果输入Q则程序结束 if input == "Q": self.enable = False return print u"第%d页\t发布人:%s\t发布时间:%s\t赞:%s\n%s" %(page,story[0],story[2],story[3],story[1]) #开始方法 def start(self): print u"正在读取糗事百科,按回车查看新段子,Q退出" #使变量为True,程序可以正常运行 self.enable = True #先加载一页内容 self.loadPage() #局部变量,控制当前读到了第几页 nowPage = 0 while self.enable: if len(self.stories)>0: #从全局list中获取一页的段子 pageStories = self.stories[0] #当前读到的页数加一 nowPage += 1 #将全局list中第一个元素删除,因为已经取出 del self.stories[0] #输出该页的段子 self.getOneStory(pageStories,nowPage) spider = QSBK() spider.start() 好啦,大家来测试一下吧,点一下回车会输出一个段子,包括发布人,发布时间,段子内容以及点赞数,是不是感觉爽爆了! 原文发布时间为:2018-11-23 本文来自云栖社区合作伙伴“灯塔大数据”,了解相关信息可以关注“灯塔大数据”。

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Python机器学习(四):PCA 主成分分析

主成分分析法是一个非监督的机器学习算法,主要用于数据的降维。通过降维,可以发现更便于人类理解的特征。 使数据映射到另一个轴上 求解目标 主成分分析的步骤: 对样本进行demean处理(使所有样本的均值为0) 取一个轴的方向 w = (w1,w2...,wn),使我们的样本,映射到w之后,使下式最大 均方差 由于均值为0,则只需要使下式最大 等价 映射的过程可以如下示意 映射过程 w为单位向量,则有 向量点乘 则最终目标为求取一个w,使得下式最大 目标函数 上式中为向量相乘,假设数据有n个维度,展开来是这个样子 展开以便理解 那么,这就变成了一个目标函数的最优化问题,可以使用梯度上升法解决 这个过程看起来跟线性回归很像,其实是不同的,需要注意 想想其中的区别 梯度上升 梯度上升的过程与梯度下降是类似地,需要先求导 沿着各个轴求导 像前面一样,可以化为矩阵运算的形式。设X为这样的矩阵 构造矩阵X 则求导可以写成这样的形式。这里就不推导了 矩阵运算 整理一下就是这个样子 最终结果 求取n个主成分 上面的操作中求取w的是第一个主成分,称为第一主成分。如果要求取第二主成分,则需要将数据在第一个主成分上的分量去掉,得到的数据再求取主成分,就得到了第二主成分。 绿色的向量就是第二主成分的数据 比如说有这么一个数据集 使用numpy生成一个数据集 找到第一主成分的方向w1。将数据在第一主成分上的分量去掉,得到的数据如下。再求取一次主成分,就得到了第二主成分的方向。 第二个主成分的数据 假设我们找到了k个主成分的方向,如果想将数据从n维映射到k维(n>k),则可以如下进行。令Wk为计算出的k个主成分的方向。 图没弄好 则可以进行矩阵运算进行降维。X有m个样本n个方向,映射后有m个样本k个方向 想象一下 同样,可以将映射到低维的数据重映射到高维,但是会损失一些信息,结果跟原来是不一样的 重映射 编程实现 """ Created by 杨帮杰 on 11/4/2018 Right to use this code in any way you want without warranty, support or any guarantee of it working E-mail: yangbangjie1998@qq.com Association: SCAU 华南农业大学 """ import numpy as np class PCA: def __init__(self, n_components): """初始化PCA""" assert n_components >= 1, "n_components must be valid" self.n_components = n_components self.components_ = None def fit(self, X, eta=0.01, n_iters=1e4): """获得数据集的前n个主成分""" assert self.n_components <= X.shape[1], \ "n_components must not be greater than the feature number of X" def demean(X): return X - np.mean(X, axis=0) def f(w, X): return np.sum((X.dot(w) ** 2)) / len(X) def direction(w): return w / np.linalg.norm(w) def first_components(X, initial_w, eta=0.01, n_iters=1e4, epsilon=1e-8): w = direction(initial_w) cur_iter = 0 while cur_iter < n_iters: gradient = df(w, X) last_w = w w = w + eta*gradient w = direction(w) if(abs(f(w, X) - f(last_w, X)) < epsilon): break cur_iter += 1 return w X_pca = demean(X) self.components_ = np.empty(shape=(self.n_components, X.shape[1])) for i in range(self.n_components): initial_w = np.random.random(X_pca.shape[1]) w = first_components(X_pca, initial_w, eta, n_iters) self.components_[i,:] = w X_pca = X_pca - X_pca.dot(w).reshape(-1,1) * w return self def transform(self, X): """将给定的X,映射到各个主成分分量中""" assert X.shape[1] == self.components_.shape[1] return X.dot(self.components_.T) def inverse_transform(self, X): """将给定的X,反向映射回原来的特征空间""" assert X.shape[1] == self.components_.shape[0] return X.dot(self.components_) def __repr__(self): return "PCA(n_components = %d" % self.n_components

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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